Почему использование графического процессора в Stable Baselines 3 медленнее, чем использование процессора? ⇐ Python

[Anonymous]

При обучении среды «CartPole» с помощью Stable Baselines 3 с использованием PPO я обнаружил, что обучение модели с использованием графического процессора cuda происходит почти в два раза медленнее, чем обучение модели только с процессором (как в Google Colab, так и локально).< /p>
Я думал, что использование cuda для такого рода задач ускорит задачу, я делаю что-то не так?
Мой код:import gym
import time
from stable_baselines3 import PPO

env = gym.make("CartPole-v1")

t1 = time.time()
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=0, device="cuda")
model.learn(total_timesteps=10_000)
print(f"Time with cuda : {time.time()-t1:.2f}s")

t1 = time.time()
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=0, device="cpu")
model.learn(total_timesteps=10_000)
print(f"Time with cpu : {time.time()-t1:.2f}s")

env.close()

Вывод:
Time with cuda : 21.76s
Time with cpu : 13.33s


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/754 ... -using-cpu